이미지인식 , 자연어등과같은 딥러닝 전망에대해서 아주 깊은 고민과 걱정이 있습니다

Question

안녕하세요 현재 서울하위권 컴퓨터공학과에 재학중인 3학년 학부생입니다. 원레 파이썬 웹개발과 서버쪽에 관심이있던 도중 딥러닝을 우연치않게 접해서 향후 미래에대한 전망을 인공지능 쪽으로 가닥을 잡게 되었습니다. 현재 모두의 딥러닝과 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 책을 정독하였고 c&#43;&#43;을 기반으로 opencv 공부를 하고있습니다. 근데 공부하는 도중에 이미 인공지능은 레드오션이다. 석박사를 끝내도 평균연봉이 6000미만이다, 영상처리분야는 소프트웨어직군 보다 하드웨어직군에 속해져있어 컴공학생들의 자리가 없다 등등에 안좋은 소식이 너무 많이들려서 걱정이 됩니다그리고 최근에는 nlp관련 스터디도 신청해서 공부를 해보려고 하는데... 이제 3학년이고... 시간도 별로없고해서 한가지 분야를 깊게 파보려고합니다. 하지만 딥러닝의 기본만 다때고 그다음 스탭을 어디로향해야 할지 감을 못찼겠습니다. 공부 욕심이있어서 이번학기에 랩실에 지원 할계획이고 졸업후에 대학원도 가고싶습니다. 그만큼 고액의 연봉도 원합니다. 같이 스터디하는 그룹원들 중에는 로봇틱스관련 공부하는 학생들도 많아 그것도 알아볼려했지만 너무 시간낭비만 하는것같아서 고민하다가 이곳에 글을올려봅니다... 앞으로의 인공지능의전망은? 어느 분야에 전망이 좋은지(자연어, 기계학습, 비전, 강화학습 등등)? 컴공과 학생에게 컴퓨터비전의 미래는?.. 이게 제질문입니다. 많은 전문가분들과 고수분들 현재 저와같이 꿈을 이루기위해 열심히 공부중인 학석박님들 조언 부탁드리겠습니다 ㅠㅠ

지붕뚫고높이차 · Answer

인공지능 경력이 레드오션인건 처음 들어 보네요.사실 알파고 충격 이후 인공지능에 관심이 급격하게 커 졌지만 현재 인공지능이 실무에 적용된 분야는 AI스피커나, 챗봇 정도로 한정되어 있습니다.(아직 엉성하죠.) 인공지능 전문가가 없고인공지능에 필요한 데이터가 없고인공지능 플렛폼은 비싸고서비스는 뜬 구름만 잡고 있습니다.그런점에서 현장을 이해하는인공지능 전문가가 정말로 필요 합니다. 인공지능의 기초 지식은 통계학입니다.인공지능은 컴퓨터 알고리즘처럼 입력과 출력이 명확하지 않고NP완전문제의 최선의 결과를 귀무가설을 부정하는 방법으로 확인할 수 있는 지식이 필요합니다.따라서 컴공학부 이후통계학이나 수학 등 석사 이상 과정을 통해인공지능을 이해하는게 필요합니다.커리큘럼 잘 설계해 보세요. 컴퓨터비전은 인공지능의 최종 목표입니다.기계스스로 비정형 데이터를 이해하고판단하는 기술은 어렵지만 중요한 기술이니목표로 하셔도 괜찮을 것 같습니다. 제가 학부 3학년일때는 아무생각이 없었는데많이 비교가 되네요. ^^노력한다고 해서 고액연봉을 받는다는 보장은 없지만 노력하고 고민하는 모습을 보여주니 고액연봉 운이 올 거라 생각합니다.

ISA · Answer

일본에서 초봉으로 억대주니 뭐니 하는 기사를 최근에 본거 같네요. 인공지능이 가진 성격상 일자리가 너무 적어 진짜 관련업으로 가진 않는한 사실 전혀 상관없는 업종에서 종사해서 (공부한거에 비해)연봉이 낮다는게 아닐까 합니다 블록체인도 인공지능도 연봉테이블은 상당히 높게 형성되어 있다고 알고 있습니다.

돈까스 · Answer

인공지능이 레드오션이라고 하는 이유는,최근 최업시장에 그저 그런 양산형 인공지능 인력이 넘쳐나서 그런 것 같은데요?잘 생각해보시면 되죠. 그저 그런 양산형 전문가 중에 한 명이 될 것인지 아닐 것인지.내가 정말 잘하고 좋아해서 하려고 하는 것인지 아닌지,돈을 잘 벌고, 그럴듯해보이니까 유행이 되는 분야를 따라가는 것은 아닌지 생각해보세요.

임도형 · Answer

저의 경우 신경망을 전공했고, SW 개발 10년 이상하다가, 현재는 딥러닝 업무를 진행하고 있습니다. 인공지능이 절대로 레드오션 아닙니다. 아직 시작도 제대로 되지 않은 그런 산업입니다. 몇 몇의 가시적인 성과가 나와서 단순 거품이 아니고 실제 가치를 돈을 만들 수 있겠다고 확신을 준 초기 상황입니다. 3년간 딥러닝 업무를 진행하면서 딥러닝 인력을 구하려고 꽤나 노력했는데, 전공을 한 사람도, 딥러닝 코딩을 해본 사람도 전무하더군요. 딥러닝 개발자 구하는게 거의 불가능했습니다. 저의 인맥으로는요. 딥러닝이 알려진 것이 5년 정도 되었고, 관련 업무가 생긴것은 이것보다 짧습니다. 그렇기 때문에 실무를 한 경력자라는 게 있을 수가 없죠. 이제서야 딥러닝이 관심을 받고 대학원에서 전공한 이들이 나오기 시작해습니다. 국내의 경우 네이버 클로버나 카카오 브레인에서 전공자들은 전부 싹쓸이 하거나, 혹은 큰 대기업에서 소수의 전공자 혹은 능력자들이 있습니다. 그리고 그외에는 죄다 10명 정도의 스타트업 잔뜩 입니다. 많은 곳에서 딥러닝을 자기의 사업에 접목시키고자 하지만, 딥러닝 작업을 할 곳을 차지 못합니다. 네이버나 카카오는 외부에 관심없고, 대기업 마찬가지고, 스타트업은 생존에 허덕이고. 영상장비 분야의 쪽은 오래된 영역이니다. 딥러닝이 나오기 전부터 있던 산업입니다. 하지만 이쪽도 딥러닝이 나오면서 빨리 딥러닝으로 갈아탔습니다. 딥러닝을 적용할 수 있는 수많은 영역중의 하나일 뿐입니다. 컴퓨터비전 분야가 오래되었기 때문에 레드오션이라 할 수도 있지만, 영상 대상으로 딥러닝으로 할 수 있는 것들이 무엇인지는 아직도 모릅니다. 그것들은 컴퓨터비전으로는 전혀 못하던 것들이었죠. 딥러닝 전체로 보면, 어떤 곳에 활용할 수 있는 지 조차 많이 고민되지 않은 그런 상황입니다. 아직 산업이 시작도 안된 상황입니다. 딥러닝의 활용 분야는 크게 3가지로 나뉩니다. 영상 처리, 자연어 처리, 기타 데이터 처리. 제가 판단하기에 각각이 균등한 비율 같습니다. 영상 쪽은 그 결과가 눈으로 보이는 지라 그만큼 쉽게 어필할 수 있고, 자연어 쪽은 진짜 지식을 처리하는 것 같아 그만큼 대단하게 보이고. 어느쪽이 더 유망하기 보다는 딥러닝에 대한 이해와 코딩과 구현에 익숙하면 다른 영역도 쉽게 접근할 수 있습니다. 딥러닝의 기술이 워낙 빠르게 잔뜩 나오고 있기에 한 쪽의 역량 보다는 무엇 하나라도 확실하게 이해하고 적용해 볼 수 있다면, 새로운 것들에도 쉽게 익숙해 질 수 있습니다. 위에서 언급했듯이 딥러닝 개발자가 정말 없습니다. 그 만큼 희소하고 대우 받을 수 있으리라 생각합니다. 다만 조심스럽게 언급드리자면, 인공지능과 머신러닝과 딥러닝은 다릅니다. 딥러닝을 적용하고 구현하는 개발자 입장에서는 딥러닝이 데이터를 다루기 때문에 통계적인 수학적인 기본적인 것은 필요하지만, 전문적인 것 까지는 아니라고 봅니다. 대학교에서 한학기 교양으로 개설되는 통계정도면 충분합니다. 수학적인, 통계적인 사항에 힘들어 하지 마시고, 그리고 딥러닝 자체의 이론에 묶이지 마시고, 많이 오픈되어 있는 다양한 코드와 샘플들, 데이터, 튜토리얼들로 충분히 공부하실 수 있습니다. 극단적으로 수식 나오면 무시하고 지나가셔도 됩니다. 대학원을 진학한다면 최소한 논문읽기와 수식 읽기에 익숙해 질 수 있습니다. 무엇보다도 학생 입장에서 하나의 프로젝트를 처음부터 끝가지 해볼 수 있습니다. 아니 해야만 합니다. 그 엄청난 푸시에 의지박약하더라도 해보게 됩니다. 개인적인 공부와는 차원이 다르죠. 이런면에서는 추천합니다.

꿈틀이학부생☆ · Answer

다들 정말 세세하고 질좋은 답변을 달아주셔서 감사합니다.. 주위에서 쓸데없는 소리를 너무들어서 제가너무 흔들렸나봅니다. 전문가분들의 조언을 듣고나니 한결마음이노이네요. 자연어 쪽을 파볼까 고심을했지만 아무래도 본래 준비하던 영상처리를 끝까지 파바야겠습니다. 다시한번 감사드립니다

이미지인식 , 자연어등과같은 딥러닝 전망에대해서 아주 깊은 고민과 걱정이 있습니다

5개의 답변

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